COMPETENZE DI PROGRAMMAZIONE

Test di machine learning su Google Cloud per la selezione del personale

Valuta la capacità di giudizio pratica lungo il ciclo di vita del machine learning su Google Cloud.

10 minuti
15 domande
Intermedio
Scelta multipla
Domande in inglese
Cellulare e computer

Usa questo test gratis Scopri i formati delle domande

La risposta breve

Il test di machine learning su Google Cloud Platform è una valutazione di livello intermedio per la selezione di ingegneri di machine learning, ingegneri MLOps, data scientist che portano i modelli in produzione e architetti cloud che pianificano carichi di lavoro di machine learning su Google Cloud. Gli scenari a scelta multipla valutano la capacità di giudizio pratica nella preparazione dei dati, nell'addestramento e nell'ottimizzazione dei modelli, nell'erogazione delle previsioni e nel monitoraggio dei carichi di lavoro.

Che cosa misura

Capacità di giudizio pratica nella creazione, nell'erogazione e nella gestione di carichi di lavoro di machine learning su Google Cloud.

Risorse cloud e dati per il machine learning

Valuta le scelte relative all'archiviazione e alla preparazione dei dati e all'uso delle risorse cloud per i carichi di lavoro di machine learning.

Addestramento, valutazione e ottimizzazione dei modelli

Riguarda le decisioni necessarie per addestrare, valutare e ottimizzare un modello per un progetto.

Erogazione dei modelli e previsioni online

Riguarda la messa in produzione di un modello e la gestione delle previsioni online.

Pipeline, monitoraggio e supervisione dei modelli

Riguarda pipeline, monitoraggio e supervisione per mantenere efficienti nel tempo i carichi di lavoro di machine learning.

Formati delle domande

Scelta multipla

Il candidato: Legge una breve situazione, una tabella o un’affermazione e sceglie la risposta corretta o tutte le risposte corrette.

Ecco cosa vedrai: Se il candidato conosce la materia abbastanza bene da saperla applicare, non solo riconoscere.

15 domande in 10 minuti, presentate una alla volta.

Ruoli adatti a questo test

Ingegneri di machine learning, ingegneri MLOps, data scientist che portano in produzione i propri modelli e architetti cloud che pianificano carichi di lavoro di machine learning su Google Cloud.

Cosa può mostrare questa valutazione

Decisioni sui dati nel contesto
Situazioni progettuali realistiche mostrano come un candidato affronta l'archiviazione e la preparazione dei dati, con esempi come previsioni della domanda, letture dei sensori e ticket di assistenza.
Concetti, non percorsi di clic
Le domande si concentrano su concetti duraturi e scelte progettuali, anziché su prezzi, quote, percorsi di clic nella console o funzionalità rinominate di recente.
Ragionamento tecnico applicato
Alcune situazioni includono poche righe di Python o SQL, così i candidati scelgono un approccio in base al contesto, anziché rispondere soltanto a domande astratte.

Cosa ottieni per ogni candidato

Esempio di report (dati fittizi)Apprendimento automatico in Google Cloud Platform (GCP)

79%Percentile 64. Riferimento: candidati HireValid, n = 2159

Risorse cloud e dati per il machine learning68%

Addestramento, valutazione e ottimizzazione dei modelli67%

Erogazione dei modelli e previsioni online90%

Pipeline, monitoraggio e supervisione dei modelli89%

Integrity ScoreElevata affidabilità

Ha mantenuto aperta la scheda del test per tutta la durata
Nessuna risposta incollata
Risposte date a ritmo costante

Punteggi, profili e segnali di integrità sono elementi da valutare insieme a un colloquio, mai una decisione automatica.

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Segnali di integrità del test da esaminare

Ogni candidato riceve una serie diversa di domande, estratte da ampie raccolte e presentate in un ordine diverso, con le opzioni di risposta mescolate. Il browser mostra una domanda alla volta e le chiavi di risposta restano sui server di HireValid. Il timer è gestito dal server; ricaricando la pagina viene riproposta la stessa domanda, con il solo tempo rimanente. I candidati non possono tornare alle domande precedenti. HireValid registra segnali come il tempo trascorso fuori dalla scheda del test, il testo incollato nelle risposte e le risposte date più rapidamente di quanto sia possibile leggere una domanda. Un Integrity Score e una cronologia delle evidenze riassumono questi segnali perché il datore di lavoro li esamini; non prendono decisioni autonomamente. Con il consenso del candidato, il datore di lavoro può aggiungere foto scattate dalla webcam in momenti casuali.

Come preveniamo gli imbrogli con l'IA · Indicatori di integrità

Usa il punteggio come una delle fonti di evidenza

Esamina il risultato insieme a una prova pratica pertinente al ruolo e a un colloquio strutturato, non come unico criterio decisionale. La prova pratica potrebbe chiedere al candidato di spiegare le scelte relative alla preparazione dei dati, all'addestramento di un modello e al suo monitoraggio dopo la distribuzione. Per altre aree di valutazione correlate, consulta Machine Learning, Deep Learning e Artificial Intelligence.

Domande per colloqui strutturati

Un progetto di previsione della domanda dispone di nuovi dati. Come decideresti cosa preparare prima di addestrare un modello?
Verifica che l'approccio all'archiviazione e alla preparazione dei dati sia chiaro e che le decisioni siano pertinenti alla situazione progettuale.
Un modello ottiene risultati scarsi in fase di valutazione. Come analizzeresti cosa modificare?
Verifica che le fasi di addestramento, valutazione e ottimizzazione siano motivate, anziché limitarsi a un elenco di termini.
Un modello genera previsioni online. Cosa monitoreresti nel tempo e come reagiresti a un possibile problema?
Verifica la capacità di ragionare in modo pratico sull'erogazione, il monitoraggio e la supervisione dei modelli.

Capire i punteggi e i parametri di riferimento

Equità e misure di supporto

Le domande utilizzano dati aziendali generici, come previsioni della domanda, letture dei sensori e ticket di assistenza, e un inglese tecnico semplice, senza modi di dire né riferimenti a conoscenze locali. Verificano concetti duraturi e scelte progettuali, anziché prezzi, quote, percorsi di clic nella console o funzionalità rinominate di recente, così i cambiamenti recenti dei prodotti non determinano il punteggio. Il codice si limita a poche righe e tutti i candidati hanno lo stesso tempo per ogni domanda.

È possibile concedere tempo aggiuntivo a qualsiasi candidato come misura di accomodamento. I risultati sono elementi che una persona può esaminare, mai una decisione automatica.

Provvisorio: l'affidabilità verrà riportata quando 200 candidati avranno completato il test.

Leggi il nostro approccio all'equità

Dettagli del test

Una breve prova a tempo di machine learning applicato su Google Cloud. I candidati affrontano situazioni progettuali realistiche, alcune con poche righe di Python o SQL, e scelgono come archiviare e preparare i dati, addestrare e ottimizzare un modello, portarlo in produzione e mantenerlo efficiente nel tempo.

Le domande sono in inglese.
Non sono necessari ausili.
Si risponde a ogni domanda una sola volta, nell’ordine previsto, senza poter tornare indietro.
4 domande di esercitazione, 4 minuti, prima del test a tempo.

Google Cloud, Google Cloud Platform, Vertex AI, BigQuery, Cloud Storage, Dataflow, Pub/Sub, Google Kubernetes Engine, TensorFlow, Kubeflow sono marchi dei rispettivi titolari. HireValid non è affiliata a tali titolari né è da loro approvata.

Domande frequenti

Come viene affrontata l'equità nel test di machine learning su Google Cloud Platform?+

Utilizza dati aziendali generici, tra cui previsioni della domanda, letture dei sensori e ticket di assistenza, e un inglese tecnico semplice, senza modi di dire né riferimenti a conoscenze locali. Le domande si concentrano su concetti duraturi e scelte progettuali, non su prezzi, quote, percorsi di clic nella console o funzionalità rinominate di recente. Il codice si limita a poche righe e tutti i candidati hanno lo stesso tempo per ogni domanda.

È consentito usare strumenti di supporto nel test di machine learning su Google Cloud Platform?+

Non è consentito usare strumenti di supporto e i candidati non possono tornare alle domande precedenti. Il codice consiste in poche righe di Python o SQL, da leggere nel contesto di una situazione progettuale, quindi non è necessario usare strumenti propri né un progetto Google Cloud.

Cosa include il set di esercitazione sul machine learning in Google Cloud?+

La sezione di esercitazione comprende quattro domande e dura quattro minuti, prima delle 15 domande a tempo da completare in 10 minuti. Permette ai candidati di familiarizzare con i formati a risposta singola e a selezione multipla e con la lettura di brevi situazioni progettuali, prima dell'inizio delle domande valutate.

Chi dovrebbe sostenere il test di selezione di livello intermedio sul machine learning in Google Cloud?+

È pensato per ingegneri di machine learning, ingegneri MLOps, data scientist che portano in produzione i propri modelli e architetti cloud che pianificano carichi di lavoro di machine learning su Google Cloud. Il livello intermedio è adatto a chi porta già i modelli dai dati alla produzione, non a chi si avvicina per la prima volta al machine learning.